反饋：化解不確定性的數字認知論

內容簡介

反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數位化和智慧型的本質，也是影響未來商業最重要的變數之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來網際網路的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制湧現智慧型，基於簡單眼饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，並解決複雜問題，無論是搜尋、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基於新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智慧型化套用、奈飛正在以基於數位化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。

這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背後，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

圖書目錄

前言

第1章在數位化反饋中指數級加速

一切解決問題的方法都可以通過數位化反饋的方法來表示和最佳化。當反饋數據的速度接近實時，獲取與計算成本無限趨近於零，我們就會接近認知的奇點，幾乎一切社會效率都會因此提升，成本隨之下降。算法探索新假設，海量數據反饋實時檢驗，演化周期無限縮短。

1.1 認知加速的奇點 / 004

1.2 數據經濟新體系 / 023

第2章反饋效率決定進化速度

不同的世界基於不同的反饋機制運轉，就有了不同的進化速度。當人類本能的內部世界還停滯在石器時代，外部世界則在數位化反饋驅動下不斷加速，進化差距會被無限放大為首要挑戰。

2.1 連線——網路如何在反饋中持續演化 / 036

2.2 計算—智慧型的局限和方向 / 083

2.3 周期疊加——新個人計算中心、元宇宙、Web3.0 / 117

2.4 基本矛盾—原始本能的慢反饋 / 141

第3章在新反饋系統中加速

突破原始生存模式下碳基自然形態的局限，帶來增加的進化系統各自遵循不同的反饋規則，但同樣可以幫助人們贏得優勢，並充滿新機會。

3.1 滿足——新消費如何實現不可逆升級 / 165

3.2 創造——隨機的超級個體，確定的“To i”生態 / 183

3.3 組織——反饋效率邊界與再組織 / 198

3.4 科技—混合進化優勢 / 227

第4章反饋效應和可持續商業

新商業成功的本質在於，充分利用數位化反饋流和自主學習的智慧型技術所代表的最新生產力，這也是這個時代最慷慨的紅利，並建立適當的反饋效應來持續驅動。

4.1 不確定性的化解之道 / 242

4.2 反饋流和新商業 / 246

4.3 適應—修復市場不連續性的負反饋 / 268

4.4 增長——正反饋的非線性強化 / 288

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